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Introduction à l’écriture de fonctions en R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Dans le chapitre 1, vous avez appris

  • Écrire vos propres fonctions permet de réutiliser du code.
  • Il existe une méthode simple pour transformer des scripts en fonctions.
  • Placez d'abord les arguments de données, puis les arguments de détail.
Introduction à l’écriture de fonctions en R

Dans le chapitre 2, vous avez appris

  • Des valeurs par défaut se définissent avec la syntaxe name = value.
  • Les arguments peuvent être transmis entre fonctions par leur nom ou via ....
  • Les saisies utilisateur peuvent être vérifiées avec assertive.
Introduction à l’écriture de fonctions en R

Dans le chapitre 3, vous avez appris

  • On peut quitter une fonction tôt avec return().
  • On peut empêcher l'affichage du retour avec invisible().
  • Une fonction peut renvoyer plusieurs valeurs via des listes ou des attributs.
  • R a des règles de portée qui déterminent quelles variables sont visibles.
Introduction à l’écriture de fonctions en R

Dans le chapitre 4, vous avez appris

  • Écrire vos propres fonctions est utile pour vos analyses de données.
  • Même des fonctions d'une ligne peuvent aider.
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Aller plus loin en modélisation

La régression logistique est abordée dans

  • Introduction à la régression en R
  • Régression intermédiaire en R
  • Modèles linéaires généralisés en R

Les modèles additifs généralisés sont abordés dans

  • Modélisation non linéaire en R avec les GAM
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Nettoyer les modèles

Le nettoyage de modèles avec broom est abordé dans

  • Étude de cas : analyse exploratoire des données en R
  • Machine Learning dans le Tidyverse
  • Restructurer des données avec tidyr
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Tests unitaires

Les tests unitaires sont abordés dans

  • Développer des packages R
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Environnements

Les environnements sont abordés dans

  • Programmation orientée objet avec S3 et R6 en R
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Merci d'avoir suivi le cours !

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